Vorwort | 6 |
Inhaltsverzeichnis | 8 |
1 Einleitung | 12 |
1.1 Problemtypen | 15 |
1.2 Grundbegriffe und typische Fragestellungen | 26 |
1.3 Aufgaben | 29 |
2 Lineare Optimierung | 35 |
2.1 Problemstellung | 36 |
2.2 Geometrie linearer Optimierungsprobleme | 39 |
2.3 Primales Simplexverfahren | 59 |
2.4 Vermeidung von Zyklen | 73 |
2.5 Revidiertes primales Simplexverfahren | 85 |
2.6 Dualität und Sensitivität | 94 |
2.7 Duales Simplexverfahren | 113 |
2.8 Matrixspiele und lineare Optimierung | 123 |
2.9 Aufgaben | 131 |
3 Ganzzahlige Optimierung | 146 |
3.1 Beispiele für ganzzahlige Optimierungsprobleme | 147 |
3.2 Total unimodulare Matrizen | 151 |
3.3 Schnittebenenverfahren von Gomory | 153 |
3.4 Branch and Bound-Methoden | 174 |
3.4.1 Branch and Bound für (ILP) | 177 |
3.4.2 Branch and Bound im Allgemeinen | 181 |
3.5 Travelling Salesman-Problem | 191 |
3.6 Aufgaben | 200 |
4 Netzwerkflussprobleme | 205 |
4.1 Graphentheoretische Grundbegriffe | 205 |
4.2 Netzwerksimplexverfahren | 210 |
4.3 Maximale Flüsse in Netzwerken | 229 |
4.4 KürzesteWege | 245 |
4.4.1 Ein primaldualer Algorithmus | 247 |
4.4.2 DijkstrasAlgorithmus | 252 |
4.4.3 Algorithmus vonFloyd-Warshall | 263 |
4.5 Aufgaben | 268 |
5 Konvexe Optimierung | 279 |
5.1 Problemstellung | 280 |
5.2 Trennungssätze | 283 |
5.3 Optimalitätsbedingungen | 286 |
5.4 Dualität und Sensitivität | 303 |
5.5 Sattelpunkte und Komplementarität | 312 |
5.6 Schnittebenenverfahren | 321 |
5.7 Aufgaben | 329 |
6 Differenzierbare Optimierung | 335 |
6.1 Analytische Hilfsmittel | 337 |
6.2 Existenz von Optimallösungen | 348 |
6.3 Notwendige Optimalitätsbedingungen | 353 |
6.4 Optimalitätsbedingungen zweiter Ordnung | 369 |
6.5 Sensitivität | 377 |
6.6 Aufgaben | 383 |
7 Verfahren der nichtlinearen Optimierung | 388 |
7.1 Reduktionsmethoden | 390 |
7.2 Methode der zulässigen Richtungen | 391 |
7.3 Projektionsverfahren | 401 |
7.4 Lagrange-Newton-Verfahren | 404 |
7.5 Sequentielle Quadratische Programmierung | 406 |
7.5.1 Lokale Konvergenz der SQP-Methode | 406 |
7.5.2 Globalisierung der SQP-Methode | 410 |
7.5.3 Quadratische Optimierung | 421 |
7.6 Penalty-Methoden | 428 |
7.6.1 Äußere Penalty-Methoden | 429 |
7.6.2 Innere Penalty-Methoden | 433 |
7.6.3 Exakte Penalty-Methoden und Dualität | 438 |
7.7 Innere-Punkte-Verfahren | 440 |
7.7.1 Zentraler Pfad für lineare Optimierungsprobleme | 440 |
7.7.2 Pfadverfolgungsalgorithmen | 444 |
7.7.3 Ausblick auf nichtlineare Optimierungsprobleme | 449 |
7.8 Multiplier-Penalty-Methoden | 453 |
7.8.1 LagrangeschesPrinzip | 453 |
7.8.2 Erweiterbarkeit | 454 |
7.8.3 Konvergenz der Multiplier-Penalty-Methode | 456 |
7.8.4 Behandlung von Ungleichungsnebenbedingungen | 458 |
7.9 Aufgaben | 459 |
8 Diskrete dynamische Optimierung | 466 |
8.1 Problemstellung und Anwendungen | 469 |
8.1.1 Diskretisierte Optimalsteuerungsprobleme | 470 |
8.1.2 Lagerhaltung | 473 |
8.1.3 Rucksackpackproblem | 474 |
8.1.4 Zuordnungsprobleme | 475 |
8.2 Das Optimalitätsprinzip von Bellman | 476 |
8.3 Methode der dynamischen Programmierung | 478 |
8.4 Diskretes Maximumprinzip | 481 |
8.5 Kontinuierliches Maximumprinzip | 487 |
8.6 Aufgaben | 490 |
9 Evolutionäre Algorithmen | 501 |
9.1 Modellierung evolutionärer Algorithmen | 501 |
9.2 Konvergenzanalyse evolutionärerAlgorithmen | 505 |
9.3 Numerische Simulation evolutionärer Algorithmen | 516 |
Literaturverzeichnis | 524 |
Index | 534 |